﻿using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows;
using System.Windows.Forms;
using System.Windows.Media;
using System.Drawing.Imaging;

using System.Runtime.InteropServices;
using Emgu.CV;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.Structure;
using System.Windows.Media.Imaging;
using Emgu.CV.CvEnum;
using System.IO;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;


namespace MultiFaceRec
{
    public partial class Anh : Form
    {
        Image<Bgr, Byte> My_Image; //ảnh màu ban đầu
        Image<Gray, Byte> gray_image; //ảnh xám
        Image<Bgr, Byte> My_image_copy;//giữ lại ảnh màu
        bool gray_in_use = false;
        //Image<Bgr, Byte> currentFrame;
        //Capture grabber;
        HaarCascade face;
        HaarCascade eye;
        MCvFont font = new MCvFont(FONT.CV_FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.5d, 0.5d);
        Image<Gray, byte> result, TrainedFace = null;
        Image<Gray, byte> gray = null;
        List<Image<Gray, byte>> trainingImages = new List<Image<Gray, byte>>();
        List<string> labels = new List<string>();
        List<string> NamePersons = new List<string>();
        int ContTrain, NumLabels, t;
        string name, names = null;
       
        private HaarCascade haar;


        public Anh()
        {
            InitializeComponent();
            //this.WindowState = FormWindowState.Maximized;
            haar = new HaarCascade("haarcascade_frontalface_default.xml");
            try
            {
                //Load  traineFaces và labels cho mỗi ảnh
                string Labelsinfo = File.ReadAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt");
                string[] Labels = Labelsinfo.Split('%');
                NumLabels = Convert.ToInt16(Labels[0]);
                ContTrain = NumLabels;
                string LoadFaces;

                for (int tf = 1; tf < NumLabels + 1; tf++)
                {
                    LoadFaces = "face" + tf + ".bmp";
                    trainingImages.Add(new Image<Gray, byte>(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/" + LoadFaces));
                    labels.Add(Labels[tf]);
                }

            }
            catch (Exception e)
            {
                //MessageBox.Show(e.ToString());
                MessageBox.Show("Không có ảnh nào trong tập huấn luyện mạng.", "Triained faces load", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);
            }

        }

        
        private void Anh_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            imageBox1.Image = null;

        }
        

        private void Load_BTN_Click_1(object sender, EventArgs e)//load ảnh
        {
            OpenFileDialog Openfile = new OpenFileDialog();
            Openfile.InitialDirectory = Application.StartupPath + "\\Image_test";
            if (Openfile.ShowDialog() == DialogResult.OK)
            {
                //Load the Image
                My_Image = new Image<Bgr, Byte>(Openfile.FileName);

                //Display the Image
                pictureBox1.Image = My_Image.ToBitmap();

                My_image_copy = My_Image.Copy();

                
            }
            imageBox1.Image = null;
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)//tìm kiếm
        {
            imageBox1.Image = null;
            Image<Gray, byte> grayFrame = My_Image.Convert<Gray, byte>();
            var detectedFaces = grayFrame.DetectHaarCascade(haar)[0];
            var dee = grayFrame.DetectHaarCascade(haar);
            foreach (var face in detectedFaces)
            {
                My_Image.Draw(face.rect, new Bgr(0, 255, 0), 3);
            }
            Image<Bgr, Byte> showimg = new Image<Bgr, Byte>(My_Image.Size);
            showimg = My_Image.Resize(pictureBox1.Width, pictureBox1.Height, 0);
            pictureBox1.Image = My_Image.ToBitmap();
        }

        private void btnNhanDang_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            //Khởi tạo EventFrameGraber
            //Application.Idle += new EventHandler(FrameGrabber);
            //btnNhanDang.Enabled = false;

            //label3.Text = "0";
            //label4.Text = "";
            NamePersons.Add("");
            imageBox1.Image = null;
            textBox1.Text = "";


            //Lấy ảnh
            // currentFrame = grabber.QueryFrame().Resize(464, 344, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);

            //Chuyển đổi sang ảnh xám
            Image<Gray, byte> grayFrame = My_Image.Convert<Gray, byte>();
            var detectedFaces = grayFrame.DetectHaarCascade(haar)[0];
            var dee = grayFrame.DetectHaarCascade(haar);

            //Nhận diện khuôn mặt(qua ảnh xám)

            //  MCvAvgComp[][] facesDetected = grayFrame.DetectHaarCascade(
            //face,
            //1.2,
            //10,
            //Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
            //new System.Drawing.Size(20, 20));


            //Xử lý cho mỗi (element)yếu tố được phát hiện
            foreach (var f in detectedFaces)
            {
                t = t + 1;
                result = My_Image.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>().Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);
                //Rút ra những face được phát hiện trong 0th (gray) channel với màu blue
                My_Image.Draw(f.rect, new Bgr(System.Drawing.Color.Red), 2);


                if (trainingImages.ToArray().Length != 0)
                {
                    //TermCriteria cho nhận dạng khuôn mặt với trainingImages(số lượng hình ảnh được training) (hình ảnh chụp mới thêm vào dữ liệu) giống như maxIteration
                    MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(ContTrain, 0.001);

                    //Nhận dạng khuôn mặt bằng Eigen
                    EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(
                       trainingImages.ToArray(),
                       labels.ToArray(),
                       3000,
                       ref termCrit);

                    name = recognizer.Recognize(result);

                    //Hiện thị trên các label cho từng gương mặt được phát hiện hoặc được nhận dạng.
                    My_Image.Draw(name, ref font, new System.Drawing.Point(f.rect.X - 2, f.rect.Y - 2), new Bgr(System.Drawing.Color.LightGreen));

                }

                NamePersons[t - 1] = name;
                NamePersons.Add("");



                //Thiết lập số lượng khuôn mặt được phát hiện trên 1 label
                //label3.Text = facesDetected[0].Length.ToString();

                /*
                //Thiết lập 1 số đặc điểm trên khuôn mặt
                        
                gray.ROI = f.rect;
                MCvAvgComp[][] eyesDetected = gray.DetectHaarCascade(
                   eye,
                   1.1,
                   10,
                   Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
                   new Size(20, 20));
                gray.ROI = Rectangle.Empty;

                foreach (MCvAvgComp ey in eyesDetected[0])
                {
                    Rectangle eyeRect = ey.rect;
                    eyeRect.Offset(f.rect.X, f.rect.Y);
                    currentFrame.Draw(eyeRect, new Bgr(Color.Blue), 2);
                }
                 */

            }
            t = 0;

            ////Nói tên các người được nhận diện thành chuỗi string
            //for (int nnn = 0; nnn < detectedFaces[0].Length; nnn++)
            //{
            //    names = names + NamePersons[nnn] + ", ";
            //}
            //Show các khuôn mặt được xử lý và nhận diện
            Image<Bgr, Byte> showimg = new Image<Bgr, Byte>(My_Image.Size);
            showimg = My_Image.Resize(pictureBox1.Width, pictureBox1.Height, 0);
            pictureBox1.Image = My_Image.ToBitmap();
            //label4.Text = names;
            //names = "";
            //Xóa list(vector) của các names.
            NamePersons.Clear();
           
         
        }

        /// <summary>
        /// Nhận diện
        /// </summary>
        /// <param name="sender"></param>
        /// <param name="e"></param>
        //void FrameGrabber(object sender, EventArgs e)
        //{
        //    //label3.Text = "0";
        //    //label4.Text = "";
        //    NamePersons.Add("");


        //    //Lấy ảnh
        //   // currentFrame = grabber.QueryFrame().Resize(464, 344, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);

        //    //Chuyển đổi sang ảnh xám
        //    Image<Gray, byte> grayFrame = My_Image.Convert<Gray, byte>();
        //    var detectedFaces = grayFrame.DetectHaarCascade(haar)[0];
        //    var dee = grayFrame.DetectHaarCascade(haar);

        //    //Nhận diện khuôn mặt(qua ảnh xám)
            
        //  //  MCvAvgComp[][] facesDetected = grayFrame.DetectHaarCascade(
        //  //face,
        //  //1.2,
        //  //10,
        //  //Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
        //  //new System.Drawing.Size(20, 20));


        //    //Xử lý cho mỗi (element)yếu tố được phát hiện
        //    foreach (var f in detectedFaces)
        //    {
        //        TrainedFace = currentFrame.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>();
        //        break;
        //        t = t + 1;
        //        result = My_Image.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>().Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);
        //        //Rút ra những face được phát hiện trong 0th (gray) channel với màu blue
        //        My_Image.Draw(f.rect, new Bgr(System.Drawing.Color.Red), 2);


        //        if (trainingImages.ToArray().Length != 0)
        //        {
        //            //TermCriteria cho nhận dạng khuôn mặt với trainingImages(số lượng hình ảnh được training) (hình ảnh chụp mới thêm vào dữ liệu) giống như maxIteration
        //            MCvTermCriteria termCrit = new MCvTermCriteria(ContTrain, 0.001);

        //            //Nhận dạng khuôn mặt bằng Eigen
        //            EigenObjectRecognizer recognizer = new EigenObjectRecognizer(
        //               trainingImages.ToArray(),
        //               labels.ToArray(),
        //               3000,
        //               ref termCrit);

        //            name = recognizer.Recognize(result);

        //            //Hiện thị trên các label cho từng gương mặt được phát hiện hoặc được nhận dạng.
        //            My_Image.Draw(name, ref font, new System.Drawing.Point(f.rect.X - 2, f.rect.Y - 2), new Bgr(System.Drawing.Color.LightGreen));

        //        }

        //        NamePersons[t - 1] = name;
        //        NamePersons.Add("");

                

        //        //Thiết lập số lượng khuôn mặt được phát hiện trên 1 label
        //        //label3.Text = facesDetected[0].Length.ToString();

        //        /*
        //        //Thiết lập 1 số đặc điểm trên khuôn mặt
                        
        //        gray.ROI = f.rect;
        //        MCvAvgComp[][] eyesDetected = gray.DetectHaarCascade(
        //           eye,
        //           1.1,
        //           10,
        //           Emgu.CV.CvEnum.HAAR_DETECTION_TYPE.DO_CANNY_PRUNING,
        //           new Size(20, 20));
        //        gray.ROI = Rectangle.Empty;

        //        foreach (MCvAvgComp ey in eyesDetected[0])
        //        {
        //            Rectangle eyeRect = ey.rect;
        //            eyeRect.Offset(f.rect.X, f.rect.Y);
        //            currentFrame.Draw(eyeRect, new Bgr(Color.Blue), 2);
        //        }
        //         */

        //    }
        //    t = 0;

        //    ////Nói tên các người được nhận diện thành chuỗi string
        //    //for (int nnn = 0; nnn < detectedFaces[0].Length; nnn++)
        //    //{
        //    //    names = names + NamePersons[nnn] + ", ";
        //    //}
        //    //Show các khuôn mặt được xử lý và nhận diện
        //    Image<Bgr, Byte> showimg = new Image<Bgr, Byte>(My_Image.Size);
        //    showimg = My_Image.Resize(pictureBox1.Width, pictureBox1.Height, 0);
        //    pictureBox1.Image = My_Image.ToBitmap();
        //    //label4.Text = names;
        //    //names = "";
        //    //Xóa list(vector) của các names.
        //    NamePersons.Clear();

        //}

        private void ThemAnh_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            try
            {
                
                //Trained các khuôn mặt
                ContTrain = ContTrain + 1;

                
                
               
                trainingImages.Add(TrainedFace);
                labels.Add(textBox1.Text);

                //Hiển thì hình ảnh màu xám đã qua xử lý
                //imageBox1.Image = TrainedFace;

                //Ghi số  triained faces vaò một file text để sử dụng
                File.WriteAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", trainingImages.ToArray().Length.ToString() + "%");

                //Ghi vào labels của triained faces vào một file text để sử dụng
                for (int i = 1; i < trainingImages.ToArray().Length + 1; i++)
                {
                    trainingImages.ToArray()[i - 1].Save(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/face" + i + ".bmp");
                    File.AppendAllText(Application.StartupPath + "/TrainedFaces/TrainedLabels.txt", labels.ToArray()[i - 1] + "%");
                }

                MessageBox.Show(textBox1.Text + "´s Face phát hiện và bổ sung :)", "Training thành công", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
            }
            catch
            {
                MessageBox.Show("Kích hoạt tính năng nhận diện khuôn mặt trước", "Training thất bại", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Exclamation);
            }

            }

        private void pictureBox1_MouseClick(object sender, MouseEventArgs e)
        {
            textBox1.Text = "";
            imageBox1.Image = null;
            int toadoX = e.X;
            int toadoY = e.Y;
            int isFace = 0;
            //Chuyển đổi sang ảnh xám
            Image<Gray, byte> grayFrame = My_Image.Convert<Gray, byte>();
            var detectedFaces = grayFrame.DetectHaarCascade(haar)[0];
            var dee = grayFrame.DetectHaarCascade(haar);

            //Xử lý cho mỗi element(yếu tố)dược phát hiện
            foreach (var f in detectedFaces)
            {
                
                if((f.rect.X <= toadoX && toadoX <= (f.rect.X + f.rect.Width) && f.rect.Y <= toadoY && toadoY <= (f.rect.Y + f.rect.Height)))
                {
                    isFace = 1;
                    TrainedFace = My_Image.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>();
                    break;
                }

                //TrainedFace = My_Image.Copy(f.rect).Convert<Gray, byte>();
                //break;
            }
            //Thay đổi kích thước hình ảnh chưa khuôn mặt được phát hiện để so sánh kích thước
            //tương tự với hình ảnh được thử nghiệm với phương pháp nội suy(cubic interpolation type method)
            if (isFace == 1)
            {
                TrainedFace = TrainedFace.Resize(100, 100, Emgu.CV.CvEnum.INTER.CV_INTER_CUBIC);
                //trainingImages.Add(TrainedFace);
                //labels.Add(textBox1.Text);

                //Hiển thì hình ảnh màu xám đã qua xử lý
                imageBox1.Image = TrainedFace;
            }
                       
        }

        

        

      
    }
}

